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Estatística Básica com Excel para Cursos de Tecnologia
Prof. Francisco Carlos Benedetti
Capítulo 9 – Correlação e Regressão (modelo linear e outros modelos) 9.1

A relação entre duas variáveis

Em diversos processos envolvendo diferentes contextos do mundo empresarial (e outros “mundos” também) é possível identificar a relação entre duas variáveis. De modo geral, a variável da qual se deseja ter uma predição é chamada de variável dependente, a qual é costumeiramente “batizada” de y em aulas de Matemática. A variável independente (usualmente chamada de x) é aquela que costuma ser inserida em alguma lei (“fórmula”, no popular) a fim de se determinar y.
Exemplos de variáveis que podem se relacionar:
Variável Independente x
Unidades produzidas ao mês por uma empresa Reais (R$) mensais investidos em publicidade Preço de venda de um produto
Área de vários terrenos
Número de clientes de diversas empresas do mesmo ramo
Temperatura do forno industrial

Variável Dependente y
Custo mensal total
Vendas mensais
Demanda pelo produto
Valores de venda
Valores de receita

Grau de tenacidade dos fabricados Quadro 1: exemplos de variáveis associadas

azulejos

Em tais exemplos, é possível estabelecer uma relação formal entre as duas variáveis, ou seja, uma lei algébrica (popularmente chamada de
“fórmula”) que estabeleça a relação numérica aproximada entre as variáveis x e y. Leis podem ter diferentes comportamentos: uma relação linear pode ser representada por uma expressão do tipo y = a.x + b; relações exponenciais
c. x podem ser da forma y = a.b , e assim por diante. Boa parte deste texto será dedicada às relações lineares (funções do 1º grau, representadas graficamente por linhas retas), mas ao final comentaremos outros tipos de regressão.

9.2

Como medir o grau de correlação entre duas variáveis. Como achar uma lei algébrica que melhor associa duas variáveis correlacionadas. Estatística Básica com Excel para Cursos de